算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。?目前，主流的深度学习方式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练需要依靠标注数据对学习结果进行反馈，对于数据有着强依赖性需求，这也带动了AI基础数据
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2020-09-18 02:22:02
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数据标注行业里有着这样的一段话：“有多少智能，就有多少人工”。这句话在某种程度上道出了人工智能的本质。?事实上，现阶段提升AI认知世界能力的最有效途径仍然是监督学习，而监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于数据标注员进行标注数据。可以说，如果数据标注是人工智能行业的基石，那么数据标注员就是数据标注行业的基石。2020年2月，数据标注员被正式定义为“人工智能训练师”并纳入国家职业分类目录。人工智能训
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2020-09-14 19:19:03
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资源限制 时间限制：3.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 给定一条标有整点(1, 2, 3, ...)的射线. 定义两个点之间的距离为其下标之差的绝对值. Laharl, Etna, Flonne一开始在这条射线上不同的三个点, 他们希望其中某个人能够到达下标最大的点. 每个角色只能进行下面 ...
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2020-09-03 16:29:26
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人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学，目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式，而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张标注图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果，正如著名科
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2020-08-10 18:33:05
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#include using namespace std; int n,dp[100001],v[100001],c[100001],l[100001],r[100001],maxx=0,ok[100001],ll,num=0,m=0; vector hash[100000]; //方法：使用一维数... ...
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2020-06-06 22:02:23
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#include using namespace std; // 走两次是不行的，因为这就是贪心了。。 // 需要多线程dp，就是想象有2个人同时走，他们可以走到一起，但是必须只加一次； // 转移方程： // （1）a,b都从上/下走过来 // （2）a,b一个上一个下走过来 // 共4种 //d... ...
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2020-06-06 21:42:53
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Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中 ...
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2020-05-29 13:49:27
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Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择。但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值 ...
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2020-05-29 13:24:47
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结果部署是机器学习的最后一步。 选定算法之后，对算法训练生成模型，并部署到生产环境上，以便利用机器学习解决实际问题。 模型生成之后，也需要定期对模型进行更行，是模型处于最新，最有效的状态，通常建议3-6月更新一次模型。 生成的模型序列化之后，当有新的数据出现时，需要反序列化已保存的模型，然后用其预测 ...
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2020-05-25 09:32:16
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目前人工智能商业化在算力、算法层面已达到阶段性基本成熟，想要更加契合落地需求、解决行业具体痛点，还需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑。 可以说数据决定了AI的落地程度，更具前瞻性的数据集产品和高度定制化数据服务成为了行业发展的主流。 未来几年，数据标注行业将有如下发展趋势以及挑战。 1.趋 ...
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2020-05-18 19:03:33
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